一、名詞解釋
1.計量資料：對每個觀察單位用定量的方法測定某項指標量的大小，所得的資料稱為計量資料。計量資料亦稱定量資料、測量資料。其變數值是定量的，表現為數值大小，一般有度量衡單位。
2.計數資料：將觀察單位按某種屬性或類別分組，所得的觀察單位數稱為計數資料。計數資料亦稱定性資料或分類資料。其觀察值是定性的，表現為互不相容的類別或屬性。
3.等級資料：將觀察單位按測量結果的某種屬性的不同程度分組，所得各組的觀察單位數，稱為等級資料。等級資料又稱有序變數。
4.總體：總體指特定研究物件中所有觀察單位的測量值。
5.樣本：從總體中隨機抽取部分觀察單位，其測量結果的集合稱為樣本（sample）。
6.變異：同質個體間研究因素的差異。
7.頻數表：用來表示一批資料各觀察值在不同取值區間出現的頻繁程度（頻數）。
8.算術均數：描述一組資料在數量上的平均水平。總體均數用表示，樣本均數用表示。
9.中位數：將一組觀察值由小到大排列，位次居中的那個數。
10.極差：亦稱全距，即最大值與最小值之差，用於資料的粗略分析，其計算簡便但穩定性較差。
11.方差：方差表示一組資料的平均離散情況，由離均差的平方和除以樣本個數得到。
12.標準差：是方差的正平方根，使用的量綱與原量綱相同，適用於近似正態分佈的資料，大樣本、小樣本均可，最為常用。
13.變異係數：用於觀察指標單位不同或均數相差較大時兩組資料變異程度的比較。
14.正態分佈：若資料的頻率曲線對應於數學上的正態曲線，則稱該資料服從正態分佈。通常用記號表示均數為，標準差為的正態分佈。
15.標準正態分佈:均數為0、標準差為1的正態分佈被稱為標準正態分佈，通常記為。
16．統計推斷：通過樣本指標來說明總體特徵，這種通過樣本獲取有關總體資訊的過程稱為統計推斷。
17.抽樣誤差：由個體變異產生的，由於抽樣造成的樣本統計量與總體引數的差異，稱為抽樣誤差。
18.標準誤：通常將樣本統計量的標準差稱為標準誤。
19.可信區間：按預先給定的概率確定的包含未知總體引數的可能範圍。
20.引數估計：指用樣本統計量估計總體引數。引數估計有兩種方法：點估計和區間估計。
21.假設檢驗中p的含義：指從h0規定的總體隨機抽得等於及大於（或等於及小於）現有樣本獲得的檢驗統計量值的概率。
22.i型和ii型錯誤：i型錯誤指拒絕了實際上成立的h0，這類「棄真」的錯誤稱為i型錯誤，其概率大小用表示；ii型錯誤，指接受了實際上不成立的h0，這類「存偽」的錯誤稱為ii型錯誤，其概率大小用表示。
23.檢驗效能：1-稱為檢驗效能，它是指當兩總體確有差別，按規定的檢驗水準所能發現該差異的能力。
24.檢驗水準：是預先規定的，當假設檢驗結果拒絕h0，接受h1，下「有差別」的結論時犯錯誤的概率稱為檢驗水準，記為。
25.方差分析：就是根據資料的設計型別，即變異的不同**將全部觀察值總的離均差平方和與自由度分解為兩個或多個部分，除隨機誤差外，其餘每個部分的變異可由某個因素的作用（或某幾個因素的互動作用）加以解釋。
通過各變異**的均方與誤差均方比值的大小，借助f分布作出統計推斷，判斷各因素對觀測指標有無影響。
26.隨機區組設計：事先將全部受試物件按自然屬性分為若干區組，原則是各區組內的受試物件的特徵相同或相近，且受試物件數與處理因素的水平數相等。
然後再將每個區組內的觀察物件隨機地分配到各處理組，這種設計叫做隨機區組設計。
27.相對數：是兩個有聯絡的指標之比，是分類變數常用的描述性統計指標，常用相對數有率、構成比、相對比。
28.標準化法：是常用於內部構成不同的兩個或多個總率比較的一種方法。
標準化法的基本思想就是選定乙個統一「標準」（標準人口構成比或標準人口數），然後按選定「標準」計算調整率，使之具備可比性以後再比較，以消除由於內部構成不同對總率比較帶來的影響。
29.構成比（proportion）：表示事物內部某一部分的個體數與該事物各部分個體數的總和之比，用來說明各構成部分在總體中所佔的比重或分布。常以100%為比例基數。計算公式為
30.yates校正：英國統計學家yates f認為，由於分布理論上是一連續性分布，而分類資料是間斷性的，由此計算出的值不連續，尤其是自由度為1的四格表，求出的概率p值可能偏小，此時需對值作連續性校正（correction of continuity），這一校正即所謂的yates校正（yates』 correction）。
31.非引數統計：針對某些資料的總體分布難以用某種函式式來表達，或者資料的總體分布的函式式是未知的，只知道總體分布是連續型的或離散型的，用於解決這類問題需要一種不依賴總體分布的具體形式的統計分析方法。
由於這類方法不受總體引數的限制，故稱非引數統計法（non-parametric statistics），或稱為不拘分布（distribution-free statistics）的統計分析方法，又稱為無分布型式假定（assumption free statistics）的統計分析方法。
32.直線回歸：建立乙個描述應變數依自變數變化而變化的直線方程，並要求各點與該直線縱向距離的平方和為最小。直線回歸是回歸分析中最基本、最簡單的一種，故又稱簡單回歸。
33.相關係數：又稱積差相關係數，以符號r表示樣本相關係數，ρ表示總體相關係數。它是說明具有直線關係的兩個變數間，相關關係的密切程度與相關方向的指標。
34.統計圖：是將統計指標用幾何圖形表達，即以點的位置、線段的公升降、直條的長短或面積的大小等形式直觀的表示事物間的數量關係。
35.回歸係數：是直線的斜率（slope），其統計意義是當變化乙個單位時的平均改變的估計值。
時直線從左下方走向右上方，隨的增大而增大；時直線從左上方走向右下方，隨的增大而減小；時直線與軸平行，與無直線關係。的計算公式為
二、單項選擇題
1.觀察單位為研究中的( d )。
a.樣本b.全部物件c.影響因素d.個體
2.總體是由（ c ）。
a.個體組成b.研究物件組成 c.同質個體組成 d.研究指標組成
3.抽樣的目的是（ b ）。
a.研究樣本統計量 b.由樣本統計量推斷總體引數 c.研究典型案例研究誤差 d.研究總體統計量
4.引數是指（ b ）。
a.參與個體數 b.總體的統計指標 c.樣本的統計指標 d.樣本的總和
5.關於隨機抽樣，下列那一項說法是正確的（ a ）。
a.抽樣時應使得總體中的每乙個個體都有同等的機會被抽取
b.研究者在抽樣時應精心挑選個體，以使樣本更能代表總體
c.隨機抽樣即隨意抽取個體d.為確保樣本具有更好的代表性，樣本量應越大越好
6.各觀察值均加（或減）同一數後（ b ）。
a.均數不變，標準差改變 b.均數改變，標準差不變 c.兩者均不變 d.兩者均改變
7.比較身高和體重兩組資料變異度大小宜採用（ a ）。
a.變異係數b.方差c.極差d.標準差
8.以下指標中（ ）可用來描述計量資料的離散程度。( d )
a.算術均數b.幾何均數c.中位數d.標準差
9.血清學滴度資料最常用來表示其平均水平的指標是（ c ）。
a.算術平均數 b.中位數c.幾何均數d.平均數
10.兩樣本均數的比較，可用（ c ）。
a.方差分析b.t 檢驗c.兩者均可d.方差齊性檢驗
11.配伍組設計的方差分析中，配伍等於（ d ）。
a.總-誤差b.總-處理 c.總-處理+誤差 d.總-處理-誤差
12.在均數為，標準差為的正態總體中隨機抽樣，（ ）的概率為5%。( b )
abcd.
13.完全隨機設計方差分析的檢驗假設是（ d ）。
a.各處理組樣本均數相等 b.各處理組總體均數相等
c.各處理組樣本均數不相等 d.各處理組總體均數不全相等
14.已知男性的鉤蟲感染率高於女性。今欲比較甲乙兩鄉居民的鉤蟲感染率，但甲鄉人口女多於男，
而乙鄉男多於女，適當的比較方法是（ d ）。
a.分別進行比較 b.兩個率比較的χ2檢驗 c.不具備可比性，不能比較 d.對性別進行標準化後再比較
15.率的標準誤的計算公式是（ d ）。
abcd.
16.非引數統計應用條件是（ c ）。
a.總體是正態分佈b.若兩組比較，要求兩組的總體方差相等
c.不依賴於總體分布 d.要求樣本例數很大
17.下述哪些不是非引數統計的特點（ d ）。
a.不受總體分布的限定b.多數非引數統計方法簡單，易於掌握
c.適用於等級資料d.檢驗效能總是低於引數檢驗
18.設配對設計資料的變數值為x1和x2，則配對資料的秩和檢驗（ a ）。
a.把x1與x2的差數絕對值從小到大編秩 b.把x1和x2綜合從小到大編秩
c.把x1和x2綜合按絕對值從小到大編秩 d.把x1與x2的差數從小到大編秩
19.秩和檢驗和t檢驗相比，其優點是（ a ）。
a.計算簡便，不受分布限制 b.公式更為合理 c.檢驗效能高 d.抽樣誤差小
20.對兩樣本均數作比較時，已知n1、n2均小於30，總體方差不齊且分布呈偏態，宜用（ c ）。
衛生統計學》試卷
專業學號姓名得分 一 單項選擇題 每題2分，共40分 1 標準正態分佈的中位數為 a a.0 b.1 c.0.5 d.與標準差有關 2 2檢驗能分析d a.兩樣本率差異有無統計學意義 b.多個樣本率差異有無統計學意義 c.兩有序分類變數的關聯性d.以上都對 3 醫學試驗設計的基本原則是d a.對照 ...
衛生統計學知識框架圖
正態分佈均數，標準差 計量資料偏態分布中位數，四分位間距 對數正態分佈幾何均數，幾何標準差 統計描述 計數資料 比 構成比 率 動態數列 等級資料 點估計 直接用樣本統計量的乙個數值來估計總體引數t分布未知或n較小 引數估計計量資料 分布已知或n足夠大 區間估計n 50時，直接查表 計數資料 n足夠...
衛生統計學知識點總結
衛生統計學 統計推斷 是利用樣本所提供的資訊來推斷總體特徵，包括 引數估計和假設檢驗。a引數估計是指利 用樣本資訊來估計總體引數，主要有點估計 把樣本統計量直接作為總體引數估計值 和區間估計 按預先設定的可信度 1 來確定總體均數的所在範圍 b假設檢驗 是以小概率反證法的邏輯推理來判斷總體引數間是否...